木材製造
Bランク検査や日報などの記録業務は自動化が進む一方、仕上げ作業の多くは人の手に残る位置づけです。
RESULT ANALYSIS
4つの指標で見る、あなたの結果
指標について画面で完結する度合い
低い
画面の中で完結する作業は、一部にとどまります。
手順の決まりやすさ
高い
手順が決まっている作業の比重が大きく、AIに渡しやすい形です。
対人・現場の多さ
中程度
オンラインで完結する作業と、人や現場に向き合う作業が混在します。
判断の重さ
低い
自分で決める場面は限られ、多くは上位の承認のもとで進みます。
474職業の中での相対的な位置です。
ロボットや自動運転による影響は、この診断の対象外です。
同じ木材製造でも、働き方によって結果は変わります。13の質問で、あなた自身の立ち位置を確認できます。
自分の結果を診断する6軸で見る業務特性
各軸は474職業の中での相対値です。
AIに任せやすい業務と、人に残りやすい業務
AIで支援できる業務
材木の検査・仕分け（寸法用途品質別）
80.4%高基準照合による仕分けは自動化しやすい
丸太からの用途・品質判断
69.6%中データ参照はできても最終判断は人
丸太受払の日報作成
50.0%高日報の作成は定型処理向き
木材製造で最も代替が進みやすいのは材木の検査・仕分け（寸法用途品質別）で、実施率は80.4%です。決まった基準に沿って寸法や品質を照合するだけの作業のため、判断の幅が狭く自動処理と相性が良い領域です。
人の判断が求められやすい場面
機械のこで所定寸法に仕上げる
3.36仕上がりを見極める熟練の技術
電動工具での木材研磨
3.11材質を見極める丁寧な手作業
帯のこ・丸のこの調整や研磨
3.32道具の状態を保つ専門的な手入れ
原木の仕分け・切断
3.24樹種と品質を見極める目利き
木材製造で人の判断が求められやすいのは機械のこで所定寸法に仕上げるといった場面です。実施率は78.3%で、木材ごとに異なる木目や硬さを見ながら刃の入れ方を調整する、熟練の判断が必要です。
実施率はjob tag（厚生労働省職業情報提供サイト）の調査値です。「AIの影響」は当サイトの独自評価で、公的機関による判定ではありません。重要度もjob tagの調査値で、その職業における業務の重要さを示すものです。AIに代替されにくいことを示す数字ではありません。
あなたが活かせる経験
木材製造として積んだ木目や硬さを見極める経験は、AIが出す用途・品質判断や日報の内容を、実際の材質の状態と照らして確認する場面で活かせます。
この先に起きること
まず変わること
材木の検査・仕分けや丸太受払の日報作成など、データに基づく作業からAI活用が広がっていきます。
次に変わること
用途・品質判断の一次分析が、機械側に移っていくことが一般化していきます。
その先で変わること
機械のこでの仕上げや研磨、道具の手入れ、原木の目利きなど、熟練技術は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
有効求人倍率は2.52倍で、あなたが職場を選べる側にいる数字です。平均年収は434.2万円です。
令和7年度 ハローワーク求人統計
有効求人倍率・求人賃金は令和7年度ハローワーク求人統計、年収は令和7年賃金構造基本統計調査。
同じ木材製造でも、働き方によって結果は変わります。13の質問で、あなた自身の立ち位置を確認できます。
自分の結果を診断する本診断はエンタメコンテンツです。出典：job tag（厚生労働省職業情報提供サイト）／ 独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」「解説系ダウンロードデータ ver.7.01」職業情報提供サイト（job tag）より2026年9月にダウンロードして加工。有効求人倍率・求人賃金は令和7年度ハローワーク求人統計、年収は令和7年賃金構造基本統計調査、就業者数は令和2年国勢調査。ランクは2026年時点の生成AIによる業務影響を対象に当サイト独自の係数で算出したもので、公的機関が認定した代替率ではありません。ロボット・自動運転による影響は対象外です。
算出方法とデータの出典を見る